Somnolink - Connected sleep data and decision support along the patient path for better care of Obstructive Sleep Apnea
Projektlaufzeit
01.03.2024 - 29.02.2028
Projektbeschreibung
Die OSA ist eine weit verbreitete Erkrankung mit schwerwiegenden Folgen, die durch wiederholte Unterbrechungen des Atemflusses während des Schlafs verursacht werden. Der Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI) dient als diagnostischer Marker, ein AHI > 5/h gilt als klinisch auffällig. Die Prävalenz von OSA wird in Deutschland auf 30 % für Männer und 13 % für Frauen geschätzt. Jedoch ist OSA häufig unterdiagnostiziert, insbesondere bei Frauen. Die Prävalenz steigt mit komorbiden kardiovaskulären Erkrankungen, BMI und Alter.
Die Diagnostik von Schlafapnoe besteht aus einer vierstufigen Strategie, beginnend mit einer Anamnese und klinischen Untersuchung durch die Hausärztin oder den Hausarzt und fortgesetzt mit einer, darauf folgt eine unbeaufsichtigten Heim-Schlafapnoe-Untersuchung (Polygraphie). Bei Bedarf kann eine umfassende Schlaflabordiagnostik mit kardiorespiratorischer Polysomnographie (PSG) als vierter Schritt durchgeführt werden. Die Standardtherapie für die OSA ist die nächtliche positive Atemwegsdrucktherapie (PAP), die jede Nacht über eine Maske verabreicht wird und zu Beginn in bis zu zwei aufeinander folgenden Nächten in einem Schlaflabor eingestellt wird.
Somnolink zielt darauf ab, die Diagnose, Behandlung und Therapietreue bei obstruktiver Schlafapnoe (OSA) zu verbessern, indem es sich auf fünf Bereiche fokussiert: Früherkennung, Patient:innen-Zentrierung und -Forschungsengagement, Öffentliches Bewusstsein und Gesundheitswirkung, Verfügbarkeit von Schlafdaten für bessere Versorgung und Forschung sowie FAIRness und Nachhaltigkeit von Dateninfrastrukturen. Das Projekt will die Qualität der OSA-Versorgung verbessern und eine optimierte Kosten-Nutzen-Bilanz für das Gesundheitssystem schaffen.
Somnolink erweitert die Infrastruktur der Medizininformatik-Initiative (MII) und des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM), indem es den MII-Kerndatensatz mit interoperablen Schlafdaten erweitert. Ziel ist es, eine sektorübergreifende Nutzung von schlafmedizinischen Daten im Gesundheitswesen zu ermöglichen und Methoden und Werkzeuge so zu entwickeln, dass sie mit bestehenden und zukünftigen Infrastrukturen konvergent sind. Schlafmedizinische Daten werden in den Datenintegrationszentren durch Erweiterung und Implementierung geeigneter Komponenten verfügbar gemacht, um sie für KI-basierte Diagnose und Entscheidungsunterstützung in der Forschung nutzen zu können.
Aus klinischer Sicht strebt Somnolink eine Vielzahl von Unterstützungsmöglichkeiten an: Es zielt einerseits auf die Identifizierung von möglichen OSA-Patient:innen in frühen Stadien durch die Auswertung vorhandener Daten ab. Hierzu gehören Krankenhausinformationssysteme, Pulsoxymetrie im Rahmen der Vitalzeichen-Überwachung, morgendlicher Bluthochdruck, die Häufigkeit des nächtlichen Wasserlassens oder Schnarchen. Durch die Integration und den Austausch strukturierter Daten und Rohdaten sollen außerdem Zeit-, Personal- und finanzielle Einsparungen bei der OSA-Stufendiagnostik ermöglicht werden. Die Nutzung telemedizinisch übermittelter Therapiedaten in Kombination mit klinischen Daten soll den Nutzen dieser Anwendungen für behandelnde Ärzt:innen erhöhen und eine individualisierte, datengestützte Therapieverfolgung ermöglichen. Zudem werden Algorithmen zur Unterstützung klinischer Entscheidungen entwickelt, um verschiedene OSA-Phänotypen für künftige Therapieentscheidungen zu berücksichtigen und Patient:innen mit einem Risiko für einen Abbruch einer aktuellen OSA-Therapie für die Einleitung von Gegenmaßnahmen zu identifizieren.
Rolle der Hochschulmedizin Dresden
Die Hochschulmedizin Dresden setzt dabei Schwerpunkte auf die
- Erweiterung des MII-Kerndatensatzes und anderen Standardisierungsaktivitäten,
- Entwicklung und Einführung eines Vorhersagemodells für nicht-diagnostizierte OSA,
- Entwicklung, Umsetzung und Bewertung einer übergreifenden Architektur für den Austausch von Schlafdaten,
- Einführung eines Klassifikationsmodells für die Phänotypisierung der OSA,
- Integration von Therapieüberwachung und PROM-Datenaustausch.
Ansprechpartnerin:
Finanzierung:
Die Finanzierung erfolgt aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF).
Förderkennzeichen: 01ZZ2324F
